要問(wèn)當(dāng)前什么BI工具最熱門(mén)，肯定非PowerBI莫屬，堪比BI界的Python。對(duì)于我這種用慣了Tableau來(lái)說(shuō)，確實(shí)會(huì)眼紅PowerBI某些特性。

但PowerBI和Tableau都有一個(gè)問(wèn)題：使用成本高，需要花很多時(shí)間去研究才能做出像樣的企業(yè)級(jí)報(bào)表。

前幾天，老板讓我做個(gè)部門(mén)內(nèi)部的數(shù)據(jù)看板，用來(lái)監(jiān)視用戶留存及下單情況，還會(huì)涉及到回歸、聚類的算法，對(duì)用戶進(jìn)行定期的分類。

我分析了這個(gè)需求，有三個(gè)問(wèn)題要解決：

一是數(shù)據(jù)量比較大，一天有幾百萬(wàn)用戶的訪問(wèn)數(shù)據(jù)；

二是支持部門(mén)同事提取數(shù)據(jù)的需求，盡可能要簡(jiǎn)單易用；

三是可以自定義算法，實(shí)現(xiàn)多元回歸、分類、聚類的功能。

旁邊座位的李大頭湊過(guò)來(lái)，說(shuō)你可以試試國(guó)產(chǎn)BI，大屏做起來(lái)杠杠的，不信你看我之前搞的一個(gè)項(xiàng)目，十五天開(kāi)發(fā)周期，七天搞完。

他用的是Yonghong Desktop，和Power BI、Tableau處于不同賽道。關(guān)鍵這個(gè)軟件是免費(fèi)的，對(duì)部門(mén)級(jí)數(shù)據(jù)部署來(lái)說(shuō)，這很重要。

他先給我看了永洪BI的一些案例，典型的國(guó)內(nèi)企業(yè)大屏，領(lǐng)導(dǎo)肯定喜歡。

水務(wù)集團(tuán)數(shù)據(jù)可視化分析

展會(huì)客流量可視化分析

還有輕量化的企業(yè)報(bào)表，圖表形式和頁(yè)面布局看著清爽舒服。

保險(xiǎn)行業(yè)-業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)

可視化分析

看了永洪BI的產(chǎn)品形態(tài)，它和Tableau的主要差異在于，前者更注重報(bào)表、大屏的開(kāi)發(fā)，簡(jiǎn)單直接，后者更側(cè)重商業(yè)分析、可視化表達(dá)。

永洪BI直接在dashboard頁(yè)面制作報(bào)表和大屏，沒(méi)有了單獨(dú)的sheet，這樣雖然功能豐富性上打了折扣，但縮短了開(kāi)發(fā)路徑，效率得到大大提升。

李大頭雖懶，但對(duì)同事很有耐心，他把安裝到使用的全部步驟都展示了一遍。

Yonghong Desktop直接在永洪官網(wǎng)下載。

桌面軟件大概950M，下載很快，需要預(yù)留2GB的安裝空間。

下載完成后，一路next就能完成安裝，然后打開(kāi)幾秒鐘后就能進(jìn)入軟件主界面。

前面說(shuō)過(guò)，永洪BI制作報(bào)告的步驟很簡(jiǎn)潔，加載數(shù)據(jù)源后直接在dashboard界面制作圖表即可。大頭梳理好了使用步驟，真的用心。

永洪BI支持幾乎所有的主流數(shù)據(jù)庫(kù)，包括MySQL、Oracle、SQLServer等傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，還有HIVE、HBASE等大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

添加數(shù)據(jù)源操作非常簡(jiǎn)單，一般我們可以導(dǎo)入excel和文本文件。

或者連接MYSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，然后通過(guò)SQL去抽取數(shù)據(jù)。

加載完數(shù)據(jù)后，就可以制作報(bào)告了，從右邊的組件區(qū)，挑選合適的圖表組件到左邊dashboard空白區(qū)，開(kāi)始制作第一張圖表。

大頭用永洪BI自帶的咖啡店數(shù)據(jù)集示范了如何拖拽數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)一張可視化圖表。

上面是分區(qū)域的咖啡種類銷量柱狀圖，先選取柱狀圖組件，接著只需要把維度（市場(chǎng)分布、產(chǎn)品種類）拖到列，把度量（銷量）拖到行即可完成圖表制作。

除了常規(guī)圖表外，這款BI還能傻瓜式的制作南丁格爾玫瑰圖、儀表圖、軌跡圖等較為復(fù)雜的圖表。

大頭演示了南丁格爾玫瑰圖、儀表圖的制作過(guò)程，幾秒鐘完成，讓我驚訝到。

上面這些圖表都支持?jǐn)?shù)據(jù)導(dǎo)出，導(dǎo)出的形式有PDF、EXCEL、Word、PNG、CSV，我們特意看了下導(dǎo)出EXCEL的形式，交差表會(huì)有數(shù)據(jù)，如果是圖表直接是高清圖片形式。

接著，他說(shuō)厲害的來(lái)了，永洪BI可以用R或者Python寫(xiě)算法模型，來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)、商業(yè)模型、復(fù)雜可視化等。

里面自帶了幾個(gè)經(jīng)典的模型，可以直接用，用戶也可以自己新建。

看下客戶流失模型，通過(guò)邏輯回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)。

使用R進(jìn)行定制可視化：

使用Python定制可視化：

Tableau和PowerBI也支持Python、R進(jìn)行深度開(kāi)發(fā)，但用起來(lái)似乎不那么方便，需要配置。

大頭說(shuō)完后，我拍了拍他的肩膀，調(diào)侃道你小子是會(huì)想辦法哈，這種敏捷、輕量的BI工具可以省很多事，等我把這個(gè)活搞定得請(qǐng)你吃個(gè)飯。

接下來(lái)干活，開(kāi)始搭建用戶數(shù)據(jù)看板，這塊總共分為三大部分：

1、用戶留存看板，顯示用戶的注冊(cè)、登入、使用、流失、分享等情況。

2、用戶畫(huà)像看板，根據(jù)用戶的使用習(xí)慣和靜態(tài)標(biāo)簽，對(duì)用戶進(jìn)行分群。

3、用戶下單看板，展示不同產(chǎn)品的下單情況，包括訂單金額、成本、利潤(rùn)等。

這里選擇第三個(gè)簡(jiǎn)單展示下我做的一個(gè)看板模塊，功能還在完善。

整體分布比較簡(jiǎn)單，包括標(biāo)題、訂單數(shù)據(jù)、訂單金額走勢(shì)、訂單金額類型分布、訂單金額平臺(tái)分布等。

經(jīng)過(guò)處理的底表數(shù)據(jù)共有14個(gè)字段，每一行代表一個(gè)訂單，具體如下：

接下來(lái)就是導(dǎo)入數(shù)據(jù)到永洪BI中，然后制作相應(yīng)的圖表。

制作圖表的過(guò)程之前也說(shuō)過(guò)了，并不難，只要選好合適的圖表組件，放入數(shù)據(jù)字段就可以。

當(dāng)然，排版和配色對(duì)數(shù)據(jù)看板來(lái)說(shuō)也是一個(gè)很重要的因素，需要符合使用場(chǎng)景，好的UI會(huì)讓你的作品看起來(lái)會(huì)更加讓人信服。

我覺(jué)得看板制作需要注意三點(diǎn)：

1、選擇合理的維度，哪些數(shù)據(jù)是你要展示的？

2、選擇合適的圖表，力求表達(dá)簡(jiǎn)潔明了。

3、選擇合情的布局，讓人看起來(lái)詳略得當(dāng)，不違和。

這個(gè)Demo級(jí)的報(bào)表總共花了我兩小時(shí)，從剛上手到完成一個(gè)dashboard，已經(jīng)算非常快了。

主要是因?yàn)橛篮锽I的功能區(qū)比較分明，掌握整個(gè)布局，就能很容易完成一個(gè)圖表。

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